కోడింగ్ పనుల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన కృత్రిమ మేధస్సు (AI) రంగంలో ఒక సంభావ్య మార్పు సంభవిస్తోంది. చాలా కాలంగా, Anthropic అభివృద్ధి చేసిన మోడల్స్, ముఖ్యంగా దాని Claude సిరీస్, డెవలపర్‌లకు కోడ్ రాయడం, డీబగ్గింగ్ చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడటంలో అగ్రగామిగా పేర్కొనబడ్డాయి. అయితే, ఇటీవలి పరిణామాలు ఒక బలమైన కొత్త పోటీదారు రంగంలోకి ప్రవేశించినట్లు సూచిస్తున్నాయి: Google యొక్క Gemini 2.5. బెంచ్‌మార్క్ పనితీరు మరియు ప్రారంభ డెవలపర్ ఫీడ్‌బ్యాక్‌తో సహా ప్రారంభ సూచికలు, ఈ తాజా పునరావృతం AI-ఆధారిత కోడింగ్ సహాయం కోసం ప్రమాణాలను పునర్నిర్వచించగలదని సూచిస్తున్నాయి, ఇది స్థాపించబడిన సోపానక్రమం పునర్వ్యవస్థీకరించబడబోతోందా అనే ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతోంది. ప్రత్యేకంగా Gemini 2.5 Pro Experimental ఆవిర్భావం, డెవలపర్ కమ్యూనిటీలో తీవ్రమైన చర్చ మరియు పోలికను రేకెత్తిస్తోంది.
బెంచ్‌మార్కింగ్ పరాక్రమం: ఒక పరిమాణాత్మక అంచు?
వస్తునిష్ట కొలమానాలు తరచుగా కొత్త మోడల్ సామర్థ్యాల గురించి మొదటి సంగ్రహావలోకనం అందిస్తాయి, మరియు ఈ విషయంలో, Gemini 2.5 గణనీయమైన ప్రవేశం చేసింది. ఒక ముఖ్యంగా సంబంధిత అంచనా Aider Polyglot లీడర్‌బోర్డ్, ఇది బహుళ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో కొత్త కోడ్‌ను రూపొందించడం మరియు ఇప్పటికే ఉన్న కోడ్‌బేస్‌లను సవరించడం వంటి ఆచరణాత్మక పనులలో పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMs) నైపుణ్యాన్ని మూల్యాంకనం చేయడానికి సూక్ష్మంగా రూపొందించబడిన బెంచ్‌మార్క్. ఈ డిమాండింగ్ మూల్యాంకనంలో, Gemini2.5 Pro యొక్క ప్రయోగాత్మక వెర్షన్ 72.9% అద్భుతమైన స్కోర్‌ను సాధించింది. ఈ సంఖ్య Anthropic యొక్క Claude 3.7 Sonnet (64.9% నమోదు చేసుకుంది) సహా బలమైన పోటీదారుల కంటే గణనీయంగా ముందు ఉంచుతుంది. ఇది OpenAI నుండి o1 మోడల్ (61.7%) మరియు o3-mini హై వేరియంట్ (60.4%) వంటి ఆఫర్‌లను కూడా అధిగమించింది. కోడింగ్-నిర్దిష్ట బెంచ్‌మార్క్‌లో అటువంటి ఆధిక్యం ఈ రంగంలో Gemini 2.5 యొక్క యోగ్యతకు బలమైన పరిమాణాత్మక వాదన.
కోడింగ్-కేంద్రీకృత మూల్యాంకనాలకు మించి, Gemini 2.5 తార్కికం మరియు జ్ఞాన అనువర్తనం యొక్క విస్తృత పరీక్షలలో అసాధారణమైన పనితీరును ప్రదర్శించింది. ఇది GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) బెంచ్‌మార్క్‌లో అగ్ర స్థానాన్ని పొందింది, ఇది సాధారణంగా గ్రాడ్యుయేట్ స్టడీ స్థాయిలో ఎదురయ్యే వివిధ శాస్త్రీయ విభాగాలలో సంక్లిష్ట ప్రశ్నలతో AI మోడళ్లను సవాలు చేసే కఠినమైన పరీక్ష. Gemini 2.5 ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లో 83% స్కోర్‌ను సాధించింది. ఈ పనితీరు OpenAI యొక్క o1-Pro మోడల్ (79% స్కోర్ చేసింది) మరియు Anthropic యొక్క Claude 3.7 Sonnet (విస్తరించిన ఆలోచనా సమయ పద్ధతులను ఉపయోగించినప్పటికీ 77% సాధించింది) కంటే మెరుగ్గా ఉంది. కోడింగ్ వంటి ప్రత్యేక నైపుణ్యాలతో పాటు సాధారణ తార్కికాన్ని పరీక్షించే వాటితో సహా విభిన్న బెంచ్‌మార్క్‌లలో స్థిరమైన ఉన్నత ర్యాంకింగ్‌లు, బలమైన మరియు బహుముఖ అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని సూచిస్తున్నాయి. ప్రత్యేక కోడింగ్ సామర్థ్యం మరియు విస్తృత మేధో సామర్థ్యం యొక్క ఈ కలయిక సమగ్ర AI సహాయకుడిని కోరుకునే డెవలపర్‌లకు కీలకమైన భేదాన్ని కలిగించవచ్చు.
డెవలపర్ ప్రశంసలు మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ ధ్రువీకరణ
బెంచ్‌మార్క్‌లు విలువైన పరిమాణాత్మక అంతర్దృష్టులను అందిస్తున్నప్పటికీ, AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్ యొక్క నిజమైన పరీక్ష వాస్తవ-ప్రపంచ ప్రాజెక్ట్‌లను పరిష్కరించే డెవలపర్‌లచే దాని ఆచరణాత్మక అనువర్తనంలో ఉంటుంది. ప్రారంభ నివేదికలు మరియు టెస్టిమోనియల్స్ Gemini 2.5 నియంత్రిత పరీక్షలలో బాగా పనిచేయడమే కాకుండా, వినియోగదారులను వారి రోజువారీ వర్క్‌ఫ్లోలలో కూడా ఆకట్టుకుంటుందని సూచిస్తున్నాయి. కొత్త మోడల్‌తో చురుకుగా ప్రయోగాలు చేస్తున్న డెవలపర్ Mckay Wrigley, నిస్సందేహంగా పేర్కొంటూ బలమైన ఆమోదం తెలిపారు, “Gemini 2.5 Pro ఇప్పుడు సులభంగా కోడ్ కోసం ఉత్తమ మోడల్.” అతని పరిశీలనలు కేవలం కోడ్ ఉత్పత్తికి మించిపోయాయి; మోడల్ అతను “నిజమైన ప్రకాశం యొక్క మెరుపులు“ అని పిలిచిన సందర్భాలను అతను హైలైట్ చేశాడు. ఇంకా, Wrigley ఒక సంభావ్య కీలక లక్షణాన్ని ఎత్తి చూపారు: మోడల్ కేవలం వినియోగదారు ప్రాంప్ట్‌లతో ఏకీభవించడానికి డిఫాల్ట్ చేయదు కానీ మరింత విమర్శనాత్మకంగా నిమగ్నమవుతుంది, ఇది లోతైన అవగాహన లేదా అనుకరణ తార్కికం యొక్క స్థాయిని సూచిస్తుంది. అతని ముగింపు నొక్కి చెప్పబడింది: “Google ఇక్కడ నిజమైన విజేతను అందించింది.”
ఈ సానుకూల సెంటిమెంట్ ఇతరులతో, ముఖ్యంగా Anthropic యొక్క అత్యంత గౌరవనీయమైన Claude 3.7 Sonnet తో ప్రత్యక్ష పోలికలు చేసినప్పుడు, పంచుకోబడుతున్నట్లు కనిపిస్తోంది. అనేక మంది డెవలపర్లు వారి ఆచరణాత్మక అనుభవాలు Gemini 2.5 కు అనుకూలంగా ఉన్న బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలతో సరిపోలుతున్నాయని కనుగొంటున్నారు. Reddit లో ఒక వినియోగదారు నుండి ఒక ఉదాహరణాత్మక కథనం వెలువడింది, అతను Claude 3.7 Sonnet ఉపయోగించి అనేక గంటల పాటు ఒక అప్లికేషన్‌ను నిర్మించడంలో తన పోరాటాన్ని వివరించాడు. వినియోగదారు ప్రకారం, ఫలితం ఎక్కువగా పనిచేయని కోడ్, ఇది API కీలను నేరుగా కోడ్‌లో పొందుపరచడం (హార్డ్‌కోడింగ్) వంటి పేలవమైన భద్రతా పద్ధతులతో బాధపడుతోంది. విసుగు చెందిన డెవలపర్ Gemini 2.5 కు మారారు. వారు Claude ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన మొత్తం లోపభూయిష్ట కోడ్‌బేస్‌ను ఇన్‌పుట్‌గా అందించారు. Gemini 2.5 క్లిష్టమైన లోపాలను గుర్తించి, వాటిని స్పష్టంగా వివరించడమే కాకుండా, మొత్తం అప్లికేషన్‌ను తిరిగి వ్రాసి, పనిచేసే మరియు మరింత సురక్షితమైన సంస్కరణకు దారితీసిందని నివేదించబడింది. ఈ కథనం సంక్లిష్ట డీబగ్గింగ్ మరియు రీఫ్యాక్టరింగ్ పనులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి Gemini 2.5 యొక్క సంభావ్యతను నొక్కి చెబుతుంది.
మరిన్ని తులనాత్మక పరీక్షలు అభివృద్ధి యొక్క విభిన్న కోణాలపై దృష్టి సారించాయి. సోషల్ ప్లాట్‌ఫారమ్ X లో డాక్యుమెంట్ చేయబడిన ఒక సందర్భంలో, ఒక వినియోగదారు Gemini 2.5 ను Claude 3.7 Sonnet కు వ్యతిరేకంగా ఒక విజువల్ టాస్క్‌లో పోటీ పడ్డారు: ChatGPT యొక్క యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్ (UI) ను పునఃసృష్టించడం. వినియోగదారు అంచనా ప్రకారం, Gemini 2.5 దాని Anthropic ప్రతిరూపంతో పోలిస్తే లక్ష్య UI యొక్క మరింత ఖచ్చితమైన దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యాన్ని ఉత్పత్తి చేసింది. UI ప్రతిరూపణ అభివృద్ధి యొక్క ఒక అంశం మాత్రమే అయినప్పటికీ, అటువంటి పనులలో ఖచ్చితత్వం ఒక మోడల్ యొక్క సూక్ష్మ-స్థాయి వివరాలకు శ్రద్ధ మరియు సంక్లిష్ట వివరణలు లేదా ఉదాహరణలను స్పష్టమైన అవుట్‌పుట్‌లుగా అనువదించే దాని సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది.
మెరుగుదలలు పోటీదారులతో పోలిస్తే సాపేక్షంగా ఉండటమే కాకుండా, Google యొక్క స్వంత మునుపటి మోడళ్లపై గణనీయమైన పురోగతిని కూడా సూచిస్తాయి. డెవలపర్ Alex Mizrahi ఈ అంతర్గత పురోగతిని హైలైట్ చేసే అనుభవాన్ని పంచుకున్నారు. అతను Gemini 2.5 ను ఉపయోగించాడు మరియు అది Rell (ఒక నిర్దిష్ట ప్రోగ్రామింగ్ భాష) కోసం సుమారు 80-90% సింటాక్స్‌ను పూర్తిగా దాని అంతర్గత జ్ఞాన స్థావరం నుండి గుర్తుకు తెచ్చుకోగలదని కనుగొన్నాడు. ఇది మునుపటి Gemini సంస్కరణల నుండి గణనీయమైన ముందడుగు వేసింది, Mizrahi ప్రకారం, ప్రాంప్ట్‌లో స్పష్టంగా ఉదాహరణలు అందించినప్పటికీ Rell సింటాక్స్‌తో గణనీయంగా ఇబ్బంది పడ్డాయి. ఇది మోడల్ యొక్క అంతర్లీన శిక్షణ డేటా మరియు తక్కువ సాధారణ భాషలు లేదా సింటాక్స్‌ల కోసం రీకాల్ సామర్థ్యాలలో మెరుగుదలలను సూచిస్తుంది.
సహకార కోడింగ్ మరియు సందర్భోచిత ప్రయోజనాలు
ముడి కోడ్ ఉత్పత్తి మరియు ఖచ్చితత్వానికి మించి, AI మోడల్ యొక్క పరస్పర చర్య శైలి మరియు సందర్భోచిత సామర్థ్యం కోడింగ్ భాగస్వామిగా దాని ప్రయోజనాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. వినియోగదారులు Gemini 2.5 తో పనిచేసేటప్పుడు మరింత సహకార అనుభూతిని నివేదిస్తున్నారు. డెవలపర్ Matthew Berman X లో ఒక విభిన్న ప్రవర్తనను గుర్తించారు: “ఇది (Gemini 2.5 Pro) మార్గమధ్యంలో నాకు స్పష్టీకరణ ప్రశ్నలను అడుగుతుంది, ఇది ఏ ఇతర మోడల్ చేయలేదు.“ అతను దీనిని పరస్పర చర్యను “చాలా ఎక్కువ“ సహకారంగా మార్చడంగా అన్వయించాడు. ఈ చురుకైన నిమగ్నత—ఊహలు చేయడానికి బదులుగా స్పష్టీకరణను కోరడం—మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు, పునరావృతాలను తగ్గించవచ్చు మరియు సంభావ్య అపార్థాలను నివారించవచ్చు, ముఖ్యంగా సంక్లిష్టమైన లేదా అస్పష్టంగా నిర్వచించబడిన పనులలో తరచుగా “వైబ్ కోడింగ్” లో ఎదురవుతుంది, ఇక్కడ డెవలపర్‌కు సాధారణ ఆలోచన ఉంటుంది కానీ ఖచ్చితమైన స్పెసిఫికేషన్ ఉండదు.
సంక్లిష్ట కోడింగ్ దృశ్యాలలో Gemini 2.5 యొక్క సంభావ్య ఆధిపత్యానికి దోహదపడే ఒక ప్రధాన సాంకేతిక అంశం దాని విశాలమైన కాంటెక్స్ట్ విండో. మోడల్ 1 మిలియన్ ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌ల వరకు మద్దతును కలిగి ఉంది. ఇది ప్రస్తుత పోటీదారులపై గణనీయమైన ప్రయోజనాన్ని సూచిస్తుంది. OpenAI యొక్క ప్రముఖ మోడల్స్, o1 మరియు o3-mini, ప్రస్తుతం 250,000 టోకెన్‌ల కాంటెక్స్ట్ విండోకు మద్దతు ఇస్తున్నాయి. Anthropic దాని కాంటెక్స్ట్ విండోను విస్తరించడానికి, సంభావ్యంగా 500,000 టోకెన్‌లకు, పనిచేస్తున్నట్లు నివేదించబడినప్పటికీ, Gemini 2.5 యొక్క ప్రస్తుత సామర్థ్యం ఈ సంఖ్యలను గణనీయంగా అధిగమిస్తుంది.
కోడింగ్ కోసం పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండో ఎందుకు అంత కీలకం? ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ తరచుగా విస్తృతమైన కోడ్‌బేస్‌లు, బహుళ ఫైల్‌లు, క్లిష్టమైన డిపెండెన్సీలు మరియు మార్పుల సుదీర్ఘ చరిత్రలతో పనిచేయడం కలిగి ఉంటుంది. పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండో ఉన్న మోడల్ ఈ చుట్టుపక్కల సమాచారాన్ని ఏకకాలంలో ఎక్కువగా గ్రహించి ప్రాసెస్ చేయగలదు. ఇది పెద్ద ప్రాజెక్ట్‌లలో మెరుగైన స్థిరత్వాన్ని కొనసాగించడానికి, విభిన్న కోడ్ మాడ్యూల్స్ మధ్య సంక్లిష్ట పరస్పర సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఫైల్‌లలో వేరియబుల్ వినియోగం మరియు ఫంక్షన్ నిర్వచనాలను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు డెవలపర్ సంబంధిత సందర్భం యొక్క స్నిప్పెట్‌లను నిరంతరం మాన్యువల్‌గా ఫీడ్ చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా ఇప్పటికే ఉన్న నిర్మాణంలో మరింత సజావుగా కలిసిపోయే కోడ్‌ను సంభావ్యంగా రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది. పెద్ద-స్థాయి రీఫ్యాక్టరింగ్, లెగసీ సిస్టమ్‌లను అర్థం చేసుకోవడం లేదా అప్లికేషన్ యొక్క అనేక భాగాలను తాకే ఫీచర్‌లను అభివృద్ధి చేయడం వంటి పనుల కోసం, మిలియన్-టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ విండో గేమ్-ఛేంజర్ కావచ్చు, లోపాలను తగ్గించడం మరియు AI యొక్క సహకారాల నాణ్యత మరియు ప్రాసంగికతను మెరుగుపరచడం.
మిగిలి ఉన్న అసంపూర్ణతలు మరియు పర్యవేక్షణ అవసరం
ఆకట్టుకునే పురోగతులు మరియు సానుకూల ఫీడ్‌బ్యాక్ ఉన్నప్పటికీ, దృక్పథాన్ని కొనసాగించడం చాలా ముఖ్యం: Gemini 2.5, ముఖ్యంగా దాని ప్రస్తుత ‘Pro Experimental’ హోదాలో, దోషరహిత కోడింగ్ ఒరాకిల్ కాదు. ఇది ఇప్పటికీ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ కోసం పెద్ద భాషా నమూనాలను ఉపయోగించడంతో సంబంధం ఉన్న కొన్ని క్లాసిక్ సవాళ్లు మరియు సంభావ్య ఆపదలను ప్రదర్శిస్తుంది. మానవ తీర్పు మరియు శ్రద్ధగల పర్యవేక్షణ యొక్క ప్రాథమిక అవసరం సంపూర్ణంగా మిగిలి ఉంది.
ఆందోళన కలిగించే ఒక ముఖ్యమైన ప్రాంతం భద్రత. డెవలపర్ Kaden Bilyeu X లో ఒక ఉదాహరణను పంచుకున్నారు, ఇక్కడ Gemini 2.5 చాట్ ప్రతిస్పందనలను నిర్వహించడానికి క్లయింట్-సైడ్ API ని సృష్టించే కోడ్‌ను రూపొందించడానికి ప్రయత్నించింది. ఈ విధానం స్వాభావికంగా అసురక్షితమైనది, ఎందుకంటే ఇది అనివార్యంగా క్లయింట్-సైడ్ కోడ్‌లో API కీ యొక్క బహిర్గతం లేదా లీకేజీకి దారి తీస్తుంది, ఇది తుది వినియోగదారులకు అందుబాటులో ఉంటుంది. ఇది అధునాతన మోడల్స్ కూడా భద్రతా ఉత్తమ అభ్యాసాల ప్రాథమిక అవగాహనను కలిగి ఉండకపోవచ్చని హైలైట్ చేస్తుంది, వాటి అవుట్‌పుట్‌ను గుడ్డిగా విశ్వసిస్తే క్లిష్టమైన దుర్బలత్వాలను సంభావ్యంగా పరిచయం చేస్తుంది. డెవలపర్లు AI-ఉత్పత్తి చేసిన కోడ్‌ను, ముఖ్యంగా ప్రామాణీకరణ, అధికారం మరియు డేటా నిర్వహణకు సంబంధించి కఠినంగా సమీక్షించాలి.
ఇంకా, చాలా పెద్ద కోడ్‌బేస్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల మోడల్ సామర్థ్యం మిశ్రమ సమీక్షలను పొందింది, దాని ఆకట్టుకునే కాంటెక్స్ట్ విండో భారీ లోడ్ కింద ఆచరణాత్మక పనితీరులోకి ఎల్లప్పుడూ సంపూర్ణంగా అనువదించబడకపోవచ్చని సూచిస్తుంది. డెవలపర్ Louie Bacaj సుమారు 3,500 లైన్ల కోడ్‌ను కలిగి ఉన్న కోడ్‌బేస్‌పై కార్యకలాపాలతో Gemini 2.5 ను టాస్క్ చేసినప్పుడు గణనీయమైన ఇబ్బందులను నివేదించారు. Bacaj, కాంటెక్స్ట్ హ్యాండ్లింగ్‌లో మోడల్ యొక్క ఉద్దేశించిన మెరుగుదలలు మరియు కాంటెక్స్ట్ స్వీకరించబడిందని సూచించే విజయవంతమైన API కాల్స్ ఉన్నప్పటికీ, ఈ పెద్ద ప్రాజెక్ట్ పరిధిలో అభ్యర్థించిన పనులను ఖచ్చితంగా లేదా సమగ్రంగా నిర్వహించడంలో ఇది తరచుగా విఫలమైందని గుర్తించారు. ఇది గణనీయమైన ఇప్పటికే ఉన్న కోడ్‌లో సంక్లిష్ట తార్కికం లేదా మానిప్యులేషన్ పనుల కోసం మొత్తం కాంటెక్స్ట్ విండోను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడంలో సంభావ్య పరిమితులను సూచిస్తుంది, లేదా బహుశా కోడ్ మరియు టాస్క్ యొక్క నిర్దిష్ట స్వభావాన్ని బట్టి పనితీరులో అసమానతలు ఉండవచ్చు.
ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న Gemini 2.5 Pro వెర్షన్‌కు జోడించబడిన ‘Experimental’ లేబుల్ కూడా ముఖ్యమైనది. Google ఇప్పటికీ మోడల్‌ను చురుకుగా మెరుగుపరుస్తోందని ఇది సూచిస్తుంది. Google ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను సేకరించి టెక్నాలజీపై పునరావృతం చేస్తున్నందున వినియోగదారులు సంభావ్య అస్థిరత, పనితీరులో వైవిధ్యాలు మరియు కొనసాగుతున్న మార్పులను ఊహించాలి. ఈ దశ అత్యాధునిక సామర్థ్యాలకు ప్రారంభ ప్రాప్యతను అనుమతించినప్పటికీ, మోడల్ ఇంకా తుది ఉత్పత్తి విడుదల నుండి ఆశించిన పూర్తి విశ్వసనీయత లేదా పాలిష్‌ను కలిగి ఉండకపోవచ్చని కూడాదీని అర్థం. నిరంతర మెరుగుదల అవకాశం ఉంది, కానీ ప్రస్తుత వినియోగదారులు సమర్థవంతంగా పెద్ద-స్థాయి బీటా పరీక్షలో పాల్గొంటున్నారు. ఈ అసంపూర్ణతలు లూప్‌లో మానవ డెవలపర్ యొక్క భర్తీ చేయలేని పాత్రను నొక్కి చెబుతాయి - కేవలం లోపాలను పట్టుకోవడానికే కాకుండా, నిర్మాణ నిర్ణయాలు, వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక మరియు తుది ఉత్పత్తి అవసరాలు మరియు నాణ్యతా ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉందని నిర్ధారించడానికి.
విస్తృత సవాలు: శక్తిని అనుభవంలోకి ప్యాకేజింగ్ చేయడం
Google DeepMind Gemini 2.5 వంటి మోడళ్లతో అద్భుతమైన సాంకేతిక మైలురాళ్లను సాధిస్తున్నట్లు కనిపిస్తున్నప్పటికీ, ఒక పునరావృత థీమ్ ఉపరితలంపైకి వస్తుంది: ముడి సాంకేతిక శక్తిని మార్కెట్ దృష్టిని ఆకర్షించే బలవంతపు, ప్రాప్యత చేయగల మరియు ఆకర్షణీయమైన వినియోగదారు అనుభవాలుగా అనువదించే సవాలు. Google సంభావ్యంగా ప్రపంచ-ప్రముఖ AI సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేసినప్పటికీ, ముఖ్యంగా OpenAI వంటి పోటీదారులతో పోలిస్తే, ఈ సామర్థ్యాలను వినియోగదారులతో విస్తృతంగా ప్రతిధ్వనించే విధంగా ప్యాకేజింగ్ చేయడంలో మరియు ప్రదర్శించడంలో కొన్నిసార్లు తడబడుతుందనే అభిప్రాయం ఉంది.
ఈ సమస్యను ఏంజెల్ ఇన్వెస్టర్ Nikunj Kothari హైలైట్ చేసారు, అతను Google DeepMind బృందం పట్ల కొంత సానుభూతిని వ్యక్తం చేసాడు. “నేను Google DeepMind బృందం కోసం కొంచెం బాధపడుతున్నాను,” అని అతను వ్యాఖ్యానించాడు, శక్తివంతమైన మోడళ్ల ప్రారంభానికి మరియు పోటీదారులచే తరచుగా ఉత్పత్తి చేయబడే వైరల్ దృగ్విషయాలకు మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గమనించాడు. “మీరు ప్రపంచాన్ని మార్చే మోడల్‌ను నిర్మిస్తారు మరియు ప్రతిఒక్కరూ బదులుగా Ghibli-ఫైడ్ చిత్రాలను పోస్ట్ చేస్తున్నారు,” అని అతను జోడించాడు, OpenAI యొక్క GPT-4o ఇమేజ్ జనరేషన్ సామర్థ్యాల చుట్టూ ఉన్న సందడిని సూచిస్తూ, ఇది త్వరగా ప్రజల ఊహను ఆకర్షించింది. Kothari దీనిని Google కు నిరంతర సవాలుగా గుర్తించారు: ఉత్తమ-తరగతి AI ని నిర్మించగల అపారమైన సాంకేతిక ప్రతిభను కలిగి ఉండటం, కానీ వినియోగదారు-ముఖంగా ఉండే ఉత్పత్తి రూపకల్పన మరియు అనుభవం యొక్క కీలక పొరలో సంభావ్యంగా తక్కువ పెట్టుబడి పెట్టడం. “వారి ఉత్తమ ప్రతిభావంతులలో 20% మందిని తీసుకొని ప్రపంచ-స్థాయి వినియోగదారు అనుభవాలను నిర్మించడంలో వారికి స్వేచ్ఛ ఇవ్వమని నేను వారిని వేడుకుంటున్నాను,” అని అతను కోరాడు.
ఈ సెంటిమెంట్ మోడళ్ల యొక్క గ్రహించిన ‘వ్యక్తిత్వం’ వరకు విస్తరించింది. Kothari Gemini 2.5 యొక్క ఇంటరాక్టివ్ శైలి ఇతర ప్రముఖ మోడళ్లతో పోలిస్తే “చాలా ప్రాథమికంగా“ అనిపించిందని గుర్తించారు. ఈ ఆత్మాశ్రయ మూలకం, పరిమాణాత్మకం చేయడం కష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, వినియోగదారు నిమగ్నతను మరియు AI తో సహకరించే అనుభూతిని ప్రభావితం చేస్తుంది. అనేక ఇతర వినియోగదారులు ఈ పరిశీలనను ప్రతిధ్వనించారు, సాంకేతికంగా నిష్ణాతులు అయినప్పటికీ, మోడల్ పోటీదారులచే పెంపొందించబడిన మరింత ఆకర్షణీయమైన లేదా సూక్ష్మమైన పరస్పర చర్య శైలిని కలిగి ఉండకపోవచ్చని సూచిస్తున్నారు.
ఆచరణాత్మక వినియోగ సమస్యలు కూడా ఉపరితలంపైకి వచ్చాయి. ఉదాహరణకు, Gemini 2.0 Flash మోడల్‌లో స్థానిక ఇమేజ్ జనరేషన్ విడుదల, దాని సామర్థ్యాల కోసం సాంకేతికంగా ప్రశంసించబడింది. అయితే, చాలా మంది వినియోగదారులు ఫీచర్‌ను కనుగొనడం మరియు ఉపయోగించడంలో ఇబ్బందిని నివేదించారు. యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్ అసంబద్ధంగా వర్ణించబడింది, ఎంపికలు అనవసరంగా మెనూలలో గూడు కట్టుకొని ఉన్నాయి. శక్తివంతమైన ఫీచర్‌ను యాక్సెస్ చేయడంలో ఈ ఘర్షణ, అంతర్లీన టెక్నాలజీ నాణ్యతతో సంబంధం లేకుండా, వినియోగదారు ఉత్సాహాన్ని మరియు స్వీకరణను గణనీయంగా తగ్గించగలదు. ఒక వినియోగదారు ఒక పనిని ప్రారంభించడానికి కూడా కష్టపడితే, మోడల్ యొక్క శక్తి వారికి అసంబద్ధం అవుతుంది.
GPT-4o యొక్క ఇమేజ్ జనరేషన్ చుట్టూ ఉన్న ‘Ghibli మానియా’ ను ప్రతిబింబిస్తూ, పరిస్థితి Google మార్కెటింగ్‌లో పూర్తిగా విఫలమవడం కంటే OpenAI వినియోగదారు మనస్తత్వాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు ఉపయోగించుకోవడంలో నైపుణ్యం గురించి ఎక్కువగా ఉండవచ్చు. OpenAI యొక్క ప్రదర్శన గురించి X లో ఒక వినియోగదారు ఎత్తి చూపినట్లుగా, “మీరు రెండు చిత్రాలను పోస్ట్ చేస్తారు మరియు ప్రతిఒక్కరూ దానిని పొందుతారు.“ ప్రదర్శన యొక్క దృశ్యమాన, సులభంగా పంచుకోగల మరియు స్వాభావికంగా సృజనాత్మక స్వభావం తక్షణ వినియోగదారు ఆసక్తిని ఆకర్షించింది. దీనికి విరుద్ధంగా, Gemini 2.5 వంటి భాషా నమూనాలో సూక్ష్మ మెరుగుదలలను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఎక్కువ ప్రయత్నం అవసరం. “మీరు అదే వ్యక్తులను 2.0 ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన నివేదికను చదవమని మరియు దానిని 2.5 తో పోల్చమని అడుగుతారు, మరియు దానికి స్క్రోలింగ్ మరియు లైక్ చేయడం కంటే ఎక్కువ సమయం పడుతుంది,” అని వినియోగదారు వివరించారు.
ఈ దృశ్యాలు ప్రస్తుత AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో ఒక క్లిష్టమైన పాఠాన్ని నొక్కి చెబుతాయి: సాంకేతిక ఆధిపత్యం మాత్రమే మార్కెట్ నాయకత్వం లేదా వినియోగదారు ప్రాధాన్యతకు హామీ ఇవ్వదు. వాడుకలో సౌలభ్యం, సహజమైన డిజైన్, సామర్థ్యాల సమర్థవంతమైన కమ్యూనికేషన్ మరియు AI యొక్క గ్రహించిన వ్యక్తిత్వం లేదా నిమగ్నత కారకం వంటి అంశాలు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. సగటు వినియోగదారు, ఉత్పాదకతపై దృష్టి సారించిన అనేక మంది డెవలపర్‌లతో సహా, తరచుగా శక్తివంతమైనవి మాత్రమే కాకుండా ఆనందించే, సంబంధితమైన మరియు వారి వర్క్‌ఫ్లోలో సజావుగా విలీనం చేయబడిన సాధనాల వైపు ఆకర్షితులవుతారు. Google Gemini 2.5 వంటి మోడళ్ల సంభావ్యతను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి, ముఖ్యంగా కోడింగ్ సహాయం వంటి పోటీ రంగాలలో, అత్యాధునిక పరిశోధన మరియు అసాధారణమైన వినియోగదారు అనుభవం మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించడం ఒక ముఖ్యమైన బాధ్యతగా మిగిలిపోయింది.